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Agents IA : comment éviter de perdre la maîtrise en passant à l’échelle ?

Les premiers projets d’agents IA sont souvent simples à lancer : quelques appels API, un modèle performant, des coûts encore faibles. Mais dès que les usages se généralisent, les arbitrages deviennent beaucoup plus structurants : coûts, dépendance aux fournisseurs, souveraineté, performance, capacité à faire évoluer l’architecture.

Faut-il rester sur des API propriétaires ? Héberger certains modèles ? Utiliser de l’open source ? Combiner plusieurs approches ?

À mesure que les agents IA passent à l’échelle, ces choix deviennent déterminants pour conserver la maîtrise de son architecture et éviter de créer de nouvelles dépendances.

Dans ce webinar, nous vous proposons une grille de lecture concrète pour faire ces choix, comprendre où se situent réellement les coûts et les risques, et construire une architecture qui reste maîtrisable dans le temps.

💡 Une conviction guide cette réflexion : le sujet n’est plus de choisir le meilleur modèle, mais de savoir utiliser le bon modèle au bon endroit.

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